Natural Language Annotation for Machine Learning : A Guide to Corpus-Building for Applications
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Dez 2012, 2012
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Create your own natural language training corpus for machine learning. Whether you're working with English, Chinese, or any other natural language, this hands-on book guides you through a proven annotation development cycle - the process of adding metadata to your training corpus to help ML algorithms work more efficiently. You don't need any programming or linguistics experience to get started.Using detailed examples at every step, you'll learn how the MATTER Annotation Development Process helps you Model, Annotate, Train, Test, Evaluate, and Revise your training corpus. You also get a complete walkthrough of a real-world annotation project. Define a clear annotation goal before collecting your dataset (corpus) Learn tools for analyzing the linguistic content of your corpus Build a model and specification for your annotation project Examine the different annotation formats, from basic XML to the Linguistic Annotation Framework Create a gold standard corpus that can be used to train and test ML algorithms Select the ML algorithms that will process your annotated data Evaluate the test results and revise your annotation task Learn how to use lightweight software for annotating texts and adjudicating the annotationsThis book is a perfect companion to O'Reilly's Natural Language Processing with Python.…
Codice articolo 9781449306663
- Titolo
- Natural Language Annotation for Machine Learning : A Guide to Corpus-Building for Applications
- Autore
- Amber Stubbs
- Editore
- O'reilly Media Dez 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1449306667
- ISBN 13
- 9781449306663
- Peso dell'articolo
- 624 grammi
- Dimensioni
- 231x179x25 mm
Create your own natural language training corpus for machine learning. Whether you're working with English, Chinese, or any other natural language, this hands-on book guides you through a proven annotation development cycle--the process of adding metadata to your training corpus to help ML algorithms work more efficiently. You don't need any programming or linguistics experience to get started.
Using detailed examples at every step, you'll learn how the MATTER Annotation Development Process helps you Model, Annotate, Train, Test, Evaluate, and Revise your training corpus. You also get a complete walkthrough of a real-world annotation project.
- Define a clear annotation goal before collecting your dataset (corpus)
- Learn tools for analyzing the linguistic content of your corpus
- Build a model and specification for your annotation project
- Examine the different annotation formats, from basic XML to the Linguistic Annotation Framework
- Create a gold standard corpus that can be used to train and test ML algorithms
- Select the ML algorithms that will process your annotated data
- Evaluate the test results and revise your annotation task
- Learn how to use lightweight software for annotating texts and adjudicating the annotations
This book is a perfect companion to O'Reilly's Natural Language Processing with Python.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Amber Stubbs recently completed her Ph.D. in Computer Science at Brandeis University, and is currently a Postdoctoral Associate at SUNY Albany. Her dissertation focused on creating an annotation methodology to aid in extracting high-level information from natural language files, particularly biomedical texts. Her website can be found at http: //pages.cs.brandeis.edu/ astubbs/
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Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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